MODELAGEM PARA TRATAMENTO DE INCERTEZA EM DECISÃO MULTICRITÉRIO CONSIDERANDO IMPRECISÃO NA INFORMAÇÃO FACTUAL E NA INFORMAÇÃO PREFERENCIAL
tratamento de incertezas; decisão multicritério; análise de sensibilidade; elicitação de pesos; PROMETHEE.
A incerteza está presente em muitas situações de dificuldade e falta de informação para realizar definições determinísticas, especialmente em problemas de tomada de decisão multicritério (MCDM). Obtenção de informação reduz a incerteza e transmite mais confiança ao decisor sobre a recomendação para o problema. Isto implica em uma perspectiva mais ampla de tratamento da incerteza, que vai além da etapa de Análise de Sensibilidade (AS). Este estudo desenvolve quatro abordagens para lidar com a incerteza na informação factual e preferencial em problemas de decisão multicritério. As abordagens atuam na modelagem da incerteza, na obtenção dos pesos dos critérios e na Análise de Sensibilidade. O objetivo é coletar, organizar e analisar, além de integrar a informação ao longo do processo de decisão para tratar as incertezas, permitindo que o decisor seja mais integrado e possa contribuir com o tratamento da incerteza ao longo do processo decisório. A primeira abordagem proposta é o framework de análise da fonte de dados (FAFD) que analisa a fonte da informação factual para guiar o uso de metodologias que podem ser aplicadas no início do processo em conjunto com especialistas e/ou metodologias de AS usadas após a recomendação ter sido fornecida. A segunda abordagem proposta consiste em um framework para o planejamento do procedimento de AS (FPAS), considerando seis fatores que influenciam AS em um problema de tomada de decisão multicritério: fonte de dados, problemática, método multicritério, parâmetros, informações desejadas e características das abordagens de AS. A terceira abordagem é um procedimento de elicitação de pesos para o método PROMETHEE II usando informação incompleta (PEPPI). Por fim, a quarta abordagem proposta consiste em um framework de AS baseado em Otimização Inversa (FASOI) através de três modelos apropriados para analisar a ordenação das alternativas. A aplicabilidade das abordagens foi apresentada em um problema de seleção de drones. As abordagens desenvolvidas satisfazem necessidades do tratamento de incertezas não supridas atualmente e contribuem para melhores decisões. As abordagens propostas permitem a obtenção de informações relevantes relacionadas a aspectos que auxiliam a compreensão do comportamento da recomendação e das possibilidades de lidar com incerteza em tomada de decisão multicritério.